基于相空间重构的驾驶风格定量评估

发布时间：2018-09-07 13:57

【摘要】：驾驶风格评价是智能交通领域的重要研究课题,一般采用频域或时域的分析方法对其进行定性的分类和识别,缺乏客观定量的评价体系。提出一种基于相空间重构的驾驶风格定量分析方法。首先,采用汽车测试数据和局部性神经网络建立个性化的驾驶员模型;然后,将个性化驾驶员模型应用于标准驾驶周期测试工况的速度跟随试验,以实现驾驶行为的标准化;最后,对标准化驾驶行为进行相空间重构,提出一种基于关联维数的驾驶风格指数,用于定量评估驾驶的激进程度,并应用于驾驶员风格的识别,仿真结果验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:Driving style evaluation is an important research topic in the field of intelligent transportation. It is generally classified and recognized qualitatively by frequency domain or time domain analysis method, and lacks an objective and quantitative evaluation system. A quantitative analysis method of driving style based on phase space reconstruction is proposed. Firstly, the individualized driver model is established by using vehicle test data and local neural network, and then the individualized driver model is applied to the speed following test of standard driving cycle test to realize the standardization of driving behavior. Finally, the phase space reconstruction of the standardized driving behavior is carried out, and a driving style index based on correlation dimension is proposed, which can be used to quantitatively evaluate the driving radicalization and be applied to the recognition of driver's style. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 浙江大学电气工程学院;福特汽车工程研究(南京)有限公司;
【基金】：福特汽车公司大学研究计划(URP-2014-8014R) 浙江省科技计划项目(2017C31079)资助
【分类号】：U491.25

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2228458